O curso de Classificação de Risco em Seguros com Regressão Logística e Scikit-Learn ensina como aplicar modelos de regressão logística para prever e classificar riscos em seguros. Os alunos aprenderão a utilizar a biblioteca Scikit-Learn para criar, treinar e avaliar modelos de classificação que ajudam a identificar clientes de alto risco e otimizar políticas de seguros. O objetivo é capacitar os alunos a realizar análises preditivas eficazes, melhorando a precificação e o riscos.

O curso de Satisfação do Cliente e Intenção de Rotatividade ensina como utilizar modelos de machine learning como Árvores de Decisão para prever o comportamento do cliente. Os alunos aprenderão a identificar padrões que indicam a satisfação do cliente e a probabilidade de rotatividade (churn), utilizando dados históricos. O objetivo é otimizar as estratégias de retenção de clientes e personalizar ações para reduzir a rotatividade e tomar decisões mais assertivas.

O curso de Árvore de Decisão para Previsão de Churn ensina como usar modelos de árvore de decisão para identificar os principais fatores que contribuem para a perda de clientes. Os alunos aprenderão a construir, ajustar e interpretar árvores de decisão, além de avaliar a eficácia do modelo na previsão de churn. O objetivo é capacitar os alunos a aplicar essas técnicas para segmentar clientes em risco, melhorar estratégias de retenção e tomar decisões mais assertivas para reduzir a rotatividade.

O curso de Crédito Scoring com Regressão Logística ensina como aplicar modelos de regressão logística para avaliar o risco de crédito de clientes. Os alunos aprenderão a identificar variáveis relevantes, ajustar o modelo, interpretar os coeficientes e avaliar a performance do modelo com métricas adequadas. O objetivo é capacitar os alunos a usar essas técnicas para prever a probabilidade de inadimplência, otimizar a concessão de crédito e tomar decisões mais seguras e informadas no setor financeiro.

O curso de Prospecção de Clientes ensina como utilizar modelos de regressão logística para identificar e prever clientes potenciais. Os alunos aprenderão a selecionar variáveis importantes, ajustar o modelo, interpretar os resultados e avaliar a precisão das previsões. O objetivo é capacitar os alunos a aplicar essas técnicas para segmentar leads promissores, melhorar as estratégias de marketing e tomar decisões mais eficazes na prospecção de novos clientes.